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삼전닉스 빼면…매출 많은 기업들, 현금 쌓여도 지갑은 닫았다

또또링3

2026-08-25 20:49 14 0

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국내 주요 대기업이 올해 상반기 역대급 실적을 올렸음에도 미래 성장동력을 확보하기 위한 설비투자(CAPEX)에는 몸을 사린 것으로 나타났다. 삼성전자와 SK하이닉스, 두 기업을 제외한 산업계 전반은 현금을 쌓아두고도 투자를 줄이는 관망세를 보였다.
25일 기업분석연구소 리더스인덱스가 국내 매출 상위 500대 기업 중 지난해 같은 기간과 비교 가능한 331개사의 실적과 투자 현황을 분석한 결과, 이들 기업의 상반기 영업이익은 392조801억원으로 지난해 동기(113조4300억원) 대비 245.7% 급증했다. 반면 같은 기간 설비투자는 147조6937억원에서 147조6966억원으로 29억원(0.002%) 늘어나는 데 그치며 사실상 제자리걸음했다.
반도체 투톱이 가져온 착시효과가 확연했다. 삼성전자와 SK하이닉스의 설비투자가 1년 새 12조77억원 증가한 반면 나머지 329개사의 투자는 12조48억원 감소했다.
기업들이 벌어들인 이익은 나쁘지 않았다. 두 회사를 뺀 329개사의 영업이익은 85조4153억원에서 147조2020억원으로 72.3% 뛰었다. 현금 및 현금성 자산 역시 334조5502억원에서 417조6134억원으로 24.8% 불어났다. 수익성과 자금 여력이 동시에 개선됐음에도 중장기 설비투자는 107조7471억원에서 95조7423억원으로 11.1% 줄었다. 장사를 잘해 곳간을 채웠지만 불확실한 경기 전망 탓에 지갑을 닫은 셈이다.
업종별로는 글로벌 전기차 일시적 수요 둔화(캐즘) 여파를 맞은 2차전지 업종의 설비투자가 11조6078억원에서 6조1551억원으로 47.0% 급감했다. 중국발 공급 과잉과 수요 부진에 시달리는 석유화학도 20조4698억원에서 12조5272억원으로 38.8% 쪼그라들었다. 방산(38.1%)과 서비스업(36.1%) 정도만 투자가 늘었다.
재계 일각에서는 반도체 중심의 양극화가 한국 제조업의 기초체력을 위협할 수 있다고 우려한다. 천문학적 자금이 주주가치 제고에 투입되는 사이, 배터리와 석유화학 등 다른 주력 산업은 신성장동력 확보를 위한 최소한의 실물투자마저 주저하고 있다.
경향신문 주최, 스포츠경향 주관으로 22일 서울 강동구 호원아트홀에서 열린 제9회 경향뮤지컬콩쿠르 본선에서 대학·일반부 이무경이 뮤지컬 <더 크리쳐>의 ‘고해’를 부르고 있다. 한수빈 기자
음식 사진의 목적은 단순하다. 보는 순간 배가 고파져야 한다. 노릇하게 구워진 고기에서는 윤기가 흐르고, 냉면은 차갑고 탱탱해 보여야 한다. 갓 지은 밥에서는 따뜻한 김이 올라오고, 국물에는 먹음직스러운 건더기가 보여야 한다. 그런데 요즘 이 상식에 정면으로 어긋나는 음식 사진이 등장하고 있다. 먹음직스럽게 만들려고 인공지능(AI)에 맡겼는데, 보고 있으면 오히려 식욕이 달아난다.
최근 캐나다의 한 한식당 메뉴판이 온라인에서 누리꾼들의 주목을 받았다. 메뉴판에는 냉면 등 음식 사진이 들어갔지만 면발이 지나치게 규칙적이고 매끈한 데다 전체적인 질감도 실제 음식과는 거리가 있어 보였다. 한 누리꾼은 “너무 충격적인 AI 생성 메뉴판”이라며 사진을 공유했다. 사람들은 “보기만 해도 속이 메슥거린다”, “외계 문명이 상상한 지구의 음식 같다”는 반응을 보였다.
기괴한 AI음식 논란은 해외에서 먼저 불붙었다. 일본 IT 전문매체 ASCII는 지난 17일 이미지 생성 AI를 활용한 음식점의 메뉴와 홍보물이 X에서 잇따라 논란이 되고 있다고 보도했다. 이용자들이 문제 삼은 것은 AI를 썼다는 사실 자체보다 음식이 이상하게 생겼다는 점이었다. 지나치게 균일한 면발, 실제 음식이라고 보기 어려운 튀김, 과도하게 반짝이는 질감 등이 “기분 나쁘다”, “식욕이 떨어진다”는 반응을 불렀다.
뿐만 아니다. 밥알이나 튀김옷의 미세한 입자와 요철이 지나치게 강조되거나 치즈가 비현실적으로 길게 늘어나는 등 AI가 만든 것으로 보이는 음식 이미지가 X에서 잇따라 공유되면서 “식욕이 떨어진다”, “환공포증을 자극한다”는 반응이 나왔다는 것이다. 일부 이용자는 “AI 이미지를 쓰면 음식까지 대충 만든 것처럼 느껴진다”고 했다.
미국에서도 비슷한 일이 벌어졌다. 지난 7월 샌프란시스코의 한 신생 식당은 창문에 AI로 생성한 음식 사진을 크게 내걸었다가 지역 주민들의 거센 반발을 샀다. 온라인에는 음식 사진을 조롱하는 게시물이 확산됐고, 결국 식당 측은 해당 이미지를 철거하고 매장을 다시 꾸몄다. 일부 주민은 사진을 훼손하기까지 했다.
AI 음식 사진에 대한 거부감은 갑자기 생긴 것은 아니다. 미국 음식 전문매체 이터(Eater)는 2023년 “AI 음식 사진이 왜 그렇게 식욕을 떨어뜨리는가”를 분석하기도 했다. 당시 생성 AI가 만든 새우와 오징어, 피자 등의 이미지에서는 음식의 형태가 지나치게 반복되거나 서로 붙어버리는 등 현실에서는 있을 수 없는 모습이 나타났다. 이터는 이를 인간이 익숙한 음식의 모습을 알고 있기 때문에 생기는 일종의 ‘불쾌한 골짜기(uncanny valley)’ 현상과 연결해 설명했다. 로봇이나 컴퓨터 그래픽 속 인간을 볼 때, 사람과 거의 똑같아 보이는데 어딘가 미묘하게 다른 경우 오히려 강한 거부감이나 불쾌감을 느끼는 현상이다.
인디애나대의 인간-기계 상호작용 연구자인 칼 맥도먼은 “인간은 음식 역시 사람이나 동물처럼 익숙한 모습에 대한 ‘기준’을 갖고 있다”고 설명했다. 새우라면 어떤 모양이어야 하는지, 잘 익은 고기라면 어떤 색과 질감이어야 하는지 경험을 통해 알고 있다는 것이다. AI가 만든 이미지가 그 익숙한 틀을 아주 조금 어긋나게 만들면 단순히 특이하다는 느낌을 넘어 불쾌함으로 받아들여질 수 있다는 것이다.
음식에서는 이 차이가 특히 민감할 수 있다. 음식은 단순한 사물이 아니라 실제로 입에 넣는 대상이기 때문이다. 인류학자 존 앨런은 이터에 “음식의 모습에 대한 경험과 기억이 이것이 먹을 만한 것인지에 대한 기대를 만드는데 익숙한 음식이 조금만 이상하게 보이면 상한 음식이나 곰팡이, 기생충처럼 무언가 잘못된 것을 연상시킬 수 있다”고 설명했다.
실제로 AI 음식 이미지에 대한 소비자 반응을 연구한 결과도 있다. 이탈리아 나폴리 페데리코 2세대와 영국 옥스퍼드대 연구진은 2024년 국제학술지 <푸드 퀄리티 앤 프리퍼런스>에 실제 음식 사진과 AI 생성 음식 사진을 비교한 연구를 발표했다. 연구 참가자들은 실제 사진과 AI 사진을 상당히 잘 구별했고, 특히 가공도가 높은 음식에서는 AI 이미지를 알아보는 비율이 더 높았다.
더 흥미로운 것은 AI라고 알려주는 순간 평가가 달라졌다는 점이다. 연구진이 사진의 출처를 공개하자 실제 음식 사진이라는 정보는 음식의 매력을 높였지만, AI로 만들어졌다는 사실을 알려주면 긍정적인 효과가 약해졌다. 즉 이미지 자체가 그럴듯하더라도 ‘AI로 만든 음식’이라는 사실을 아는 것만으로 소비자의 호감은 낮아진다는 것이다.
이런 현상은 음식 광고에서 더욱 묘한 역설을 만든다. 음식 사진은 원래 사람의 ‘시각적 허기’를 자극하기 위한 장치다. 음식을 보기만 해도 먹고 싶어지는 심리적 반응을 이용해 메뉴 선택과 구매를 유도하는 것이다. 연구진은 AI가 대량의 데이터를 분석해 사람들이 좋아하는 대칭성, 형태, 윤기, 색감 등을 조합할 수 있다는 점에서 이런 시각적 허기를 더욱 강하게 자극할 가능성도 지적했다. 동시에 실제 음식과 다른 이미지를 쉽게 만들어낼 수 있다는 점에서 소비자를 오인시킬 위험도 있다고 봤다.
물론 식당 입장에서는 전문 사진가를 섭외하고 음식 스타일링과 촬영을 하는 비용과 시간을 아낄 수 있다. 하지만 메뉴판 속 음식을 기대하는 소비자 입장에서, AI음식 이미지는 제대로 된 정보를 주지 못한다.
특히 메뉴판이라면 문제가 더 복잡해진다. 광고용으로 만든 추상적인 이미지와 달리 메뉴판 속 음식 사진은 소비자가 실제 주문할 음식을 예상하는 기준이 되기 때문이다. 사진 속 음식과 실제 음식이 지나치게 다르면 AI 사용 여부를 떠나 소비자에게 잘못된 기대를 줄 수 있다.
법적으로 문제가 될 수도 있다. 국내 ‘식품 등의 표시·광고에 관한 법률’에 따르면, 식품에 대해 거짓·과장된 표시나 광고, 소비자를 기만하는 표시·광고를 금지하고 있다. AI로 이미지를 만들었다는 이유만으로 곧바로 위법이 되는 것은 아니지만, AI 이미지가 실제 제공되는 음식과 현저하게 달라 소비자를 오인시키는 경우에는 별도의 법적 문제가 생길 수 있다.
그렇다면 왜 AI는 맛있는 음식 사진을 만드는 데 애를 먹을까. 이터는 그 이유에 대해 이렇게 설명했다. “AI는 음식이 실제로 무엇인지 아는 것이 아니다. 음식처럼 보이는 이미지를 만드는 법만 배웠을 뿐이다.”

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